8、基于物种的人工蜂群算法及其在圆检测中的应用

基于物种的人工蜂群算法及其在圆检测中的应用

1. 引言

在优化和检测领域，多峰优化问题一直是研究的热点。为了解决多峰优化问题以及实现多目标检测，提出了基于物种的人工蜂群（SABC）算法。本文将详细介绍人工蜂群算法（ABC）、SABC 算法，并探讨其在圆检测中的应用。

2. 人工蜂群算法（ABC）

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体行为的智能优化算法。其基本模型包含四个要素：食物源、雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂，以及两种基本行为：蜜蜂招募和放弃食物源。

算法的具体流程如下：
1. 随机生成初始蜂群。
2. 选择适应度值较好的一半个体进行搜索，采用竞争生存策略保留个体，此为“雇佣蜂搜索”。
3. 适应度值较差的另一半个体作为跟随蜂和侦察蜂。跟随蜂使用“轮盘赌选择”方法选择一个好的个体，并在其周围贪婪搜索，形成新蜂群的另一半，此为“跟随蜂搜索”。
4. 将雇佣蜂和跟随蜂生成的个体组成新蜂群，同时引入侦察蜂以避免蜂群多样性的损失。
5. 重复上述过程，通过不断迭代和计算，保留优良个体，放弃劣质个体，逐步逼近最优解。

以非线性最小化问题为例，其问题可表示为：
[
\begin{align }
\min f(X)\
X_L \leq X \leq X_U
\end{align }
]
其中，$X_U$ 和 $X_L$ 分别是变量 $X = (X_1, X_2, \cdots, X_n)$ 的上界和下界，$X$ 是 $n$ 维向量。使用 ABC 算法解决该问题的第一步是在 $X$ 的范围内生成包含 $NP$ 个个体的初始